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28 mars 2017

Analyse fonctionnelle symbolique


Catégorie : Post-doctorant


Proposition de post-doc, LISTIC, Annecy.

 

La surveillance de l'environnement par télédétection est cruciale pour l'évaluation et la compréhension des relations existant entre les changements climatiques locaux/globaux et l’évolution de grandes structures terrestres dynamiques que sont les glaciers et les forêts, entre autres. Depuis 2007, le déploiement de satellites imageurs en constellation a contribué à augmenter de manière très significative, les résolutions spatiale (détails structuraux observables) et temporelle (fréquence d’observation d’un site) des séries d’images satellitaires. L'objectif scientifique de l’étude postdoctorale est de proposer un cadre d’analyse fonctionnelle de données décrites de manière symbolique. Le travail postdoctoral, prévu sur une durée de 12 mois (salaire standard d’un contrat de post-doctorat universitaire du domaine public), est financé par l’ANR dans le cadre du projet PHOENIX [1].

Une des approches couramment utilisée pour détecter des évolutions temporelles dans des séries d’images est associée aux techniques dites de fouilles de données (data mining). Cette approche se décline en 2 étapes : une étape d’extraction d’attributs spatiaux locaux (généralement représentés sous la forme de « symboles ») et une étape d’analyse (mining) des motifs élémentaires le long de l’axe temporel (pour suivre la répétitivité ou la régularité de ces motifs). Cette dernière étape d’analyse est sensible à de nombreux phénomènes, dont une part relève de la fiabilité des motifs extraits et l’autre part est due aux contraintes des méthodes d’analyse exhaustive. Différentes techniques (fouilles hiérarchiques, pyramidales, etc.) sont utilisées pour rendre plus performantes, les phases d’extraction et d’analyse, voir littérature sur la fouille de données [2].

Le travail de recherche postdoctorale vise à introduire une approche fondamentalement différente, à savoir la construction de représentations dites fonctionnelles dans le domaine d’attributs symboliques. Ces représentations seront construites à partir d’opérations algébriques sur des ensembles de symboliques particuliers. On s’intéressera en particulier à la définition d’une analyse en « ondelettes » par inférence algébrique (comme ce fut le cas dans [3] pour une algèbre numérique multiplicative), mais dans un contexte ici d’algèbre sur des formes symboliques à déterminer. On cherchera entre autres, à atteindre des objectifs en termes de robustesse à la présence de symboles aberrants, invariance des motifs selon les échelles, prise en compte de critères de connexité spatio-temporelle des motifs, etc.).

Le candidat aura accès à des archives d'imagerie satellitaire prétraitées [4] provenant de différentes missions d’observation de la terre.

Informations complémentaires

Un deuxième sujet de post-doctorat pourra être proposé sur un thème relatif à « la modélisation statistique multivariée contrainte au respect de la géométrie de l’information ». Les candidats intéressés par cette seconde thématique peuvent également envoyer leur cv et lettre de motivation à l’adresse email donnée ci-dessous.

Equipe d’accueil

Laboratoire LISTIC (Annecy), Polytech Annecy-Chambéry,

Université Savoie Mont Blanc, ComUE Université Grenoble Alpes.

Contact

Abdourrahmane ATTO, abdourrahmane.atto@univ-smb.fr

Références

[1] Projet PHOENIX, ANR-15-CE23-0012, 2015-2019.

[2] N. Méger, Motifs séquentiels pour la description de séries temporelles d'images satellitaires et la prévision d'événements, thèse HDR, Université Savoie Mont Blanc, ComUE UGA , 2013.

[3] A. M. Atto, E. Trouvé, J. M. Nicolas and T. T. Lê, Wavelet Operators and Multiplicative Observation Models—Application to SAR Image Time-Series Analysis, in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 54, no. 11, pp. 6606-6624, Nov. 2016.

[4] A. Dehecq, Analyse de la dynamique des glaciers himalayens et alpins à partir de 40 ans de données d’observation de la Terre, Thèse de doctorat, Université Savoie Mont Blanc, ComUE UGA, 2015.

 

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